Risultati Ricerca Intelligenza Artificiale Italia
178 risultati trovati per "applicazioni di Machine learning"
- Reti neurali convoluzionali (CNN)
da più livelli e sono utilizzate principalmente per l'elaborazione delle immagini e il rilevamento di Le CNN hanno più livelli che elaborano ed estraggono caratteristiche dai dati: Livello di convoluzione La CNN ha un livello di convoluzione che dispone di diversi filtri per eseguire l'operazione di convoluzione di pooling. Di seguito è riportato un esempio di un'immagine elaborata tramite CNN.
- Riduzione della Dimensionalità
Spiegazione e Implementazione Algoritmi di riduzione della dimensionalità Negli ultimi 4-5 anni, c'è Le aziende/ le agenzie governative/ le organizzazioni di ricerca non solo stanno arrivando con nuove , la cronologia di scansione del web, ciò che gli piace o non gli piace, la cronologia degli acquisti , rapporto di valori mancanti e altri. Implementiamo un Algoritmo di riduzione della dimensionalità sui dei dati e vediamo le differenze
- Perchè capire questa differenza ?
con i numeri, ci sono due percorsi che potresti prendere in considerazione: diventare un analista di dati. diventare uno scienziato di dati. Qual è la differenza tra analisti di dati e scienziati di dati? Daremo un'occhiata alle differenze e ai percorsi di carriera per entrambe le discipline. I datori di lavoro sono alla ricerca di professionisti con competenze basate sui dati come analisi, apprendimento
- Immergiamoci nell' Apprendimento Automatico
In questo tutorial torneremo alla matematica e alle statistiche di studio e come calcolare numeri importanti in base a set di dati. Impareremo anche come utilizzare vari moduli Python per ottenere le risposte di cui abbiamo bisogno. E impareremo a creare funzioni in grado di prevedere il risultato in base a ciò che abbiamo appreso.
- Passaggio 3: elaborare i dati per l'analisi
Ora che hai tutti i dati grezzi, dovrai elaborarli prima di poter eseguire qualsiasi analisi. di contatto iniziale Valori danneggiati, come voci non valide Differenze di fuso orario, forse il tuo database non tiene conto dei diversi fusi orari dei tuoi utenti Errori di intervallo di date, forse che NON c'era una data di contatto iniziale? Una volta che hai finito di lavorare con queste domande e di pulire i tuoi dati, sarai pronto per l'analisi
- ENERGIA
L'industria energetica dispone di dati con cui lavorare. correttamente, i data scientist data hanno il potenziale per aiutare il settore: Scopri nuove fonti di l'efficienza e la produttività Prevedi e ferma gli incidenti prima che accadano Evita interruzioni di corrente Modelli di consumo degli indicatori Abbina l'offerta alla domanda Pianificare una migliore manutenzione e riparazione Questi sono solo alcuni punti dove sicuramente ci sarà bisogno di Team di
- Confronto Abilità e Soft Skill
dei dati, ma le differenze principali sono che gli scienziati dei dati in genere utilizzano linguaggi di È importante notare che alcuni analisti avanzati possono utilizzare linguaggi di programmazione o avere Per comprendere meglio le differenze tra analisti di dati e scienziati di dati, ecco alcune delle abilità lavorative comuni di analisti di dati e scienziati di dati.
- Domande frequenti sulla Data Science
laurea in scienza dei dati o in un campo correlato, ma ci sono altri modi per apprendere le abilità di addestramento, di qualunque tipo in questo caso la scienza dei dati. I bootcamp solitamente come durata minima partono dalle 20-24 settimane di formazione. ) Non ti va di di denaro e tempo che preferisci dedicare alla tua istruzione. Sono disponibili diplomi di laurea quadriennali in scienze dei dati e bootcamp di tre mesi.
- Regressione Lineare
Algoritmo Regressione lineare Viene utilizzato per stimare i valori reali (costo delle case, numero di Questa linea di miglior adattamento è nota come linea di regressione ed è rappresentata da un'equazione Diciamo che chiedi a un bambino di quinta elementare di sistemare le persone nella sua classe aumentando l'ordine di peso, senza chiedere loro il peso! visivamente) l'altezza e la corporatura delle persone e le disporrebbe utilizzando una combinazione di
- APPRENDIMENTO RINFONRZATO
Questo tipo di Apprendimento è molto diverso dal tipo di apprendimento visto precedentemente, anche se Al principio di questo Apprendimento abbiamo un Agente, ossia un algoritmo che riceve in input lo stato ora un esempio: Immaginiamo che il nostro Agente sia un topolino e immaginiamo si trovi all'interno di un labirinto ( Ambiente ) con l'obiettivo di arrivare ad una carota ( Target ). Il nostro Agente è in grado di muoversi all'interno dell'ambiente quindi é in grado di compiere delle
- Giulia
Julia è un altro linguaggio di programmazione di alto livello ed è stato progettato per l'analisi numerica Ha una gamma molto ampia di usi come la programmazione web sia per il front-end che per il back-end. Julia è in grado di essere incorporata nei programmi utilizzando la sua API, supportando la metaprogrammazione Julia fornisce lo sviluppo rapido di Python o R mentre produce programmi che funzionano alla stessa velocità
- Selezione univariata
selezionare le caratteristiche indipendenti che hanno la relazione più forte con la caratteristica di destinazione nel set di dati. La libreria Scikit -learn fornisce la classe SelectKBest che può essere usata con una suite di diversi test statistici per selezionare un numero specifico di funzionalità. utilizziamo la classe SelectKBest con il test chi-squired per trovare la funzionalità migliore per il set di
- Reti neurali ricorrenti (RNN)
Gli RNN hanno connessioni che formano cicli diretti, che consentono alle uscite dell'LSTM di essere alimentate Gli RNN sono comunemente usati per sottotitoli di immagini, analisi di serie temporali, elaborazione Gli RNN possono elaborare input di qualsiasi lunghezza. Ecco un esempio di come funziona la funzione di completamento automatico di Google: 4.
- Autoencoder
Gli autoencoder sono un tipo specifico di rete neurale feedforward in cui l'input e l'output sono identici Geoffrey Hinton ha progettato autoencoder negli anni '80 per risolvere problemi di apprendimento senza Sono reti neurali addestrate che replicano i dati dal livello di input al livello di output. Quindi tentano di ricostruire l'input originale nel modo più accurato possibile. Quando l'immagine di una cifra non è chiaramente visibile, viene alimentata da una rete neurale di codifica
- Scalare i Valori
Formato CSV Funzioni di scala Quando i tuoi dati hanno valori diversi e persino unità di misura diverse Il metodo di standardizzazione utilizza questa formula: z = (x - u) / s Dov'è zil nuovo valore, x è il Se prendi la colonna del peso dal set di dati sopra, il primo valore è 790 e il valore scalato sarà: ) che restituisce un oggetto Scaler con metodi per trasformare i set di dati. Prevedi i valori di CO2 Prevedi le emissioni di CO2 di un'auto da 1,3 litri che pesa 2300 chilogrammi